各种深度生成模型最近在各种数据模式中显示出高质量的样本。生成对抗网络（GANs）、自回归模型、流和变分自动编码器（VAEs）已经合成了惊人的图像和音频样本，基于能量的建模和评分匹配已经取得了显著的进展，可产生与GANs相媲美的图像。本文介绍了扩散概率模型[53]的研究进展。扩散概率模型是一个参数化的马尔可夫链，使用变分推理训练，在有限时间后产生与数据匹配的样本。这条链的转换被学习为逆转扩散过程，扩散过程是一个马尔可夫链，它逐渐向相反采样方向的数据增加噪声，直到信号被破坏。
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实验在Google Cloud TPU v3-8上运行。需要TensorFlow 1.15和Python 3.5，以及CPU实例的以下依赖关系（请参阅requirements.txt ）：
pip3 install fire
pip3 install scipy
pip3 install pillow
pip3 install tensorflow-probability==0.8
pip3 install tensorflow-gan==0.0.0.dev0
pip3 install tensorflow-datasets==2.1.0
培训和评估脚本位于scripts/子目录中。运行训练和评估的命令在脚本顶部的注释中。数据存储在GCS存储桶中。编写脚本
降噪自编码器(denoising autoencoder，DAE)
这里不是通过对损失函数施加惩罚项，而是通过改变损失函数的重构误差项来学习一些有用信息。
向输入的训练数据加入噪声，并使自编码器学会去除这种噪声来获得没有被噪声污染过的真实输入。因此，这就迫使编码器学习提取最重要的特征并学习输入数据中更加鲁棒的表征，这也是它的泛化能力比一般编码器强的原因。目的是使特征很鲁棒。
denoi...
好的，我会用中文来回答你的问题。
首先，您需要了解什么是概率
去噪
扩散模型
（Probabilistic Denoising Diffusion Model，PDDM）。PDDM是一种用于
去噪
图像的方法，它通过在图像中
扩散
信息来减少噪声。
具体来说，PDDM使用一系列的迭代步骤来模拟图像中信息的
扩散
过程。每一步都会对图像进行修改，使得相邻像素之间的信息越来越相似。这样，在图像中的噪声就会被消除掉。
现在我们来看看如何使用 Python 和 PyTorch 实现 PDDM
模型
。首先，你需要安装 Python 和 PyTorch。如果你已经安装了这两个工具，那么你就可以开始写代码了。
首先，导入所需的库：
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
然后，你需要准备你要
去噪
的图像数据。你可以使用 PyTorch 的 `torch.utils.data.DataLoader` 类来加载图像数据。
接着，你需要定义 PDDM
模型
的网络结构。这里你可以使用 PyTorch 中的 `nn.Module` 类来定义你的
模型
。
然后，你需要定义损失函数和优化器。对于损失函数，你可以使用均方误差（
